L’intelligence artificielle et le Machine Learning sont des technologies dont le fonctionnement favorise l’amélioration des compétences d’un système informatique. Les deux concepts sont très proches, au point où certaines personnes les confondent. Pourtant, ils ne sont pas identiques en réalité. Découvrez quelle est la différence fondamentale entre l’intelligence artificielle et le Machine Learning.
L’essentiel à savoir sur l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est un concept dont l’objectif est de donner aux machines la capacité de faire des raisonnements, comme un être humain. A cet effet, le processus cognitif établi est fractionné en différentes compétences. Il s’agit principalement de la communication, de la compréhension, du raisonnement, de la mémorisation, de l’adaptation et de l’apprentissage autonome. Comprenez qu’une machine intelligente est capable d’avoir une ou plusieurs des facultés citées.
Notez que le concept de l’IA peut être complexe. Hormis les obstacles techniques qui peuvent se dresser, il y a aussi la controverse et les différentes façons de l’appréhender en fonction des écoles de pensée. Dans tous les cas, le but de l’IA est de copier le comportement humain sur un aspect logique, raisonné et ordonné. En outre, on a recours à plusieurs algorithmes et un apprentissage découlant du Machine Learning. D’abord, la machine reçoit les données et apprend à les reconnaître et à les classer. Ensuite, elle donne une réponse appropriée selon le type de donnée reçue.
L’IA est utilisée dans plusieurs domaines. On l’exploite notamment pour le développement des jeux de réflexion et de stratégie. On y a également recours dans l’univers de la finance, de la santé, du transport, de l’armement, de la reconnaissance faciale ou encore de la robotique avec l’industrie.
Que dire du Machine Learning ?
Sous-catégorie de l’intelligence artificielle, le Machine Learning est basé sur le principe qu’une machine apprend de façon automatique. Un ordinateur est capable d’apprendre afin d’apporter une réponse adaptée à une situation considérée comme complexe. Il peut même traiter un grand nombre de données dans des délais limités. Pour cela, la machine embarque plusieurs algorithmes qui lui permettent d’apprendre sur une base déjà déterminée ou non. Ces algorithmes sont nombreux. En voici quelques-uns parmi les plus répandus:
- Algorithme de régression: il s’agit de courbes permettant la synthétisation des données reçues de façon approximative. On distingue les régressions linéaires, polynomiales ou régularisées.
- Le clustering: ce type d’algorithme permet le regroupement des données sur la base d’une similarité.
- Les arbres de décision: à partir d’un tel algorithme, en donnant des réponses à une question, de nouvelles questions apparaissent jusqu’à l’atteinte d’un résultat.
Ces différents algorithmes donnent la possibilité aux machines d’apprendre automatiquement. Toutefois, le type d’apprentissage dépend du type d’algorithme utilisé et de la complexité de la machine.
En Machine Learning, on distingue 3 types d’apprentissage:
- L’apprentissage supervisé: ici, la machine apprend à classifier des données en fonction des critères qui ont été au préalable déterminés par un humain.
- L’apprentissage non-supervisé: les données brutes sont classées par l’ordinateur en tenant compte des critères que lui-même déterminera.
- ● L’apprentissage par renforcement: le système informatique observe son environnement et apprend à partir de l’entraînement et de la stimulation
IA et Machine Learning : deux technologies complémentaires
L’IA est un concept qui vise à simuler le plus possible des comportements humains. Le Machine Learning est une technique par laquelle il faut passer pour atteindre la création d’une intelligence artificielle. Pour que l’IA puisse être mise en œuvre, il est donc indispensable de recourir au Machine Learning, ainsi qu’à d’autres méthodes. Cela dit, l’IA et Machine Learning sont complémentaires. Il n’y a donc pas de différence fondamentale entre les deux.
Toutefois, même s’il est vrai que l’apprentissage automatique, acquis par le Machine Learning, donne la possibilité aux machines d’apprendre et de s’autocorriger, celles-ci ne peuvent raisonner. Aujourd’hui, la capacité des machines à faire preuve de raisonnement est un aspect qui tient particulièrement à cœur aux développeurs d’intelligences artificielles. Ces derniers privilégient de plus en plus la création de modèles mimant le comportement humain et capables de raisonner par eux-mêmes afin de prendre les meilleures décisions.
Le domaine du Machine Learning offre de gigantesques perspectives pour le futur. Les experts en la matière travaillent pour que la marge d’erreur soit très faible, voire inexistante. Le Machine Learning permettra ainsi de mettre au point des produits innovants et sûrs, comme la voiture de demain, entièrement automatisée et capable de conduire seule.
